王 蕾，羅 磊，劉 平，侯曉臣，邱 琴,高亞琪,李曦光

(新疆林業(yè)科學(xué)院現(xiàn)代林業(yè)研究所，烏魯木齊 830052)

0 引 言

【研究意義】新疆擁有獨(dú)特的林果資源優(yōu)勢，以葡萄、核桃、巴旦杏、阿月渾子、石榴、紅棗、香梨、杏、枸杞等為代表的特色林果具有名、特、優(yōu)、稀的特點(diǎn)[1]，是我國最重要的林果生產(chǎn)基地之一。近幾年，產(chǎn)業(yè)化、大規(guī)模建設(shè)特色林果基地成為新疆特色林果業(yè)發(fā)展的趨勢。2005年以來，新疆特色林果種植面積以6.67 × 104hm2的速度增長，截至2012年底，新疆特色林果種植面積突破1.33×106hm2，產(chǎn)值達(dá)350×108元[2]?，F(xiàn)階段，新疆特色林果產(chǎn)業(yè)發(fā)展已從生產(chǎn)擴(kuò)張型逐步轉(zhuǎn)向質(zhì)量效益型發(fā)展階段，優(yōu)化林果品質(zhì)，提升林果效益已是勢在必行之路，如何有效預(yù)防特色林果病蟲害和綜合評(píng)價(jià)其風(fēng)險(xiǎn)區(qū)已成為亟待解決的問題之一。春尺蠖蟲害是新疆特色林果典型病蟲害之一，研究其潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)有對(duì)預(yù)防和控制其危害有實(shí)際意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】隨著西部大開發(fā)和退耕還林等工程的深入開展[3]，特色林果產(chǎn)業(yè)正成為新疆尤其是南疆經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動(dòng)力量[4]。近年來，隨著新疆特色林果種植面積的增加[1,4]，伴隨而來的林果病蟲害面積亦迅速擴(kuò)大，嚴(yán)重阻礙了新疆特色林果產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。作為我國中西部主要林木及果樹最主要的害蟲之一[5]，春尺蠖(ApocheimacinerariusErschoff)危害積不斷擴(kuò)大，危害程度逐漸加深[4]，已成為新疆林木尤其是經(jīng)濟(jì)林最主要的害蟲之一。研究其潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)及主要環(huán)境限制要素，以便提前預(yù)防。春尺蠖又名沙棗尺蠖、榆尺蠖等[6]，是一種暴發(fā)性食葉害蟲，屬鱗翅目(Lepido- ptera)尺蛾科(Geometridae)，多分布于新疆、甘肅、內(nèi)蒙古、河北、山西等地區(qū)，其危害尤以新疆最為嚴(yán)重，主要寄主有蘋果、梨、核桃、沙棗、楊、柳、槐、桑、榆、胡楊等?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】當(dāng)前關(guān)于新疆特色林果病蟲害尤其是春尺蠖的研究多集中于生物特性[7-12]及傳統(tǒng)防治措施[13-14]的研究，對(duì)于其潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)及受外部環(huán)境因子影響的研究仍不夠深入。目前關(guān)于生物病蟲害潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分析的模型有BIOCLIM、CLIMEX、DOMAIN、GARP、MaxEnt等[15-20]，其中MaxEnt模型預(yù)測效果最好[21]。當(dāng)前，已有部分學(xué)者將MaxEnt模型應(yīng)用于病蟲害潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)研究，并取得了較可靠的研究成果，如玉米霜霉病[12]、楚雄腮扁葉蜂[13]、橡膠樹棒孢霉落葉病[8]、松材線蟲[22]、香蕉枯萎病[23]、葡萄金黃化病[20]等。研究春尺蠖發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的環(huán)境驅(qū)動(dòng)因子?！緮M解決的關(guān)鍵問題】研究以新疆特色林果春尺蠖災(zāi)害為研究對(duì)象，利用MaxEnt模型和GIS技術(shù)，對(duì)新疆經(jīng)濟(jì)林春尺蠖潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)進(jìn)行預(yù)測和分析，為新疆特色林果春尺蠖災(zāi)害研究和預(yù)防提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材 料

2012年采集《新疆特色林果矢量數(shù)據(jù)庫》中，有關(guān)春尺蠖分布數(shù)據(jù)，包括病蟲害種類及發(fā)生程度等內(nèi)容。圖1

注：該圖采用的行政邊界來自新疆維吾爾自治區(qū)測繪地理信息局網(wǎng)站http://www.xjch.gov.cn/

Note：The administrative boundary used in the map is from the website of Xinjiang Uygur Autonomous Region Surveying and Mapping Geographic Information Bureau http://www.xjch.gov.cn./

圖1 新疆特色林果資源分布

Fig.1 Distribution Map of Fruit Forest Resources in Xinjiang

1.2 方 法

MaxEnt模型:最大熵(MaxEnt)理論最早由Jaynes提出，來源于信息論和統(tǒng)計(jì)力學(xué)，是基于有限的已知信息對(duì)未知分布進(jìn)行無偏推斷的一種數(shù)學(xué)方法，其核心思想是在推斷未知概率分布時(shí)充分考慮已知信息，而對(duì)未知信息不妄加揣測，做到不偏不倚[24]。該模型能夠根據(jù)物種“出現(xiàn)點(diǎn)”的環(huán)境變量特征得出約束條件，探尋此約束條件下最大熵的可能分布，以此來預(yù)測目標(biāo)物種在研究地區(qū)的生境分布[16]。2004年，Phillips等基于最大熵理論開發(fā)了MaxEnt軟件，在森林火險(xiǎn)預(yù)測[25]、物種適生地評(píng)價(jià)[26]和病蟲害潛在分布預(yù)測[23,27]中得到了廣泛應(yīng)用，并取得了良好的應(yīng)用效果。利用MAXENT模型進(jìn)行新疆經(jīng)濟(jì)林春尺蠖災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)評(píng)價(jià)時(shí)，以新疆經(jīng)濟(jì)林春尺蠖實(shí)際發(fā)生數(shù)據(jù)作為“出現(xiàn)點(diǎn)”，以降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)作為環(huán)境變量，研究春尺蠖災(zāi)害在環(huán)境變量約束下的最大熵可能分布，并將其作為春尺蠖發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指數(shù)，對(duì)新疆經(jīng)濟(jì)林春尺蠖風(fēng)險(xiǎn)區(qū)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

利用最大熵模型的Jackknife檢驗(yàn)功能, 計(jì)算出4個(gè)典型因子的反應(yīng)曲線，進(jìn)而以分布值0.35為閾值可獲取春尺蠖發(fā)生的主要環(huán)境變量變化范圍。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 新疆特色林果資源分布數(shù)據(jù)和春尺蠖分布數(shù)據(jù)

新疆特色林果資源分布數(shù)據(jù)和春尺蠖分布數(shù)據(jù)均來源于全疆林果資源分布的80個(gè)縣市的特色林果資源調(diào)查數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式為.shp格式。利用ARCGIS的聚合面工具處理后可得全疆林果資源連續(xù)分布數(shù)據(jù)；篩選出全疆存在春尺蠖蟲害的林果小班，利用ARCGIS軟件的生成隨機(jī)點(diǎn)工具，在各春尺蠖發(fā)生林果小班內(nèi)生成約720個(gè)分布點(diǎn)，提取各點(diǎn)經(jīng)緯度坐標(biāo)(WGS-1984)，導(dǎo)出并轉(zhuǎn)換為.csv格式文件，作為MaxEnt軟件的春尺蠖實(shí)際分布輸入數(shù)據(jù)。圖1

利用 MaxEnt模型對(duì)新疆經(jīng)濟(jì)林春尺蠖病害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)進(jìn)行評(píng)價(jià)，將模型輸出的 ASCII 文件導(dǎo)入到 ArcGIS中，轉(zhuǎn)換成浮點(diǎn)型柵格數(shù)據(jù)。根據(jù)MaxEnt模型評(píng)價(jià)結(jié)果將春尺蠖生境分為：0.00～0.35為無風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，0.35～1.00為風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，在采用聚類分析法將分縣區(qū)重新分為0.35～0.62為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，0.62～0.80為中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，0.80～1.00為高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，最終得到新疆經(jīng)濟(jì)林春尺蠖病害風(fēng)險(xiǎn)分布圖。利用ARCGIS軟件的空間分析模塊分地區(qū)統(tǒng)計(jì)新疆經(jīng)濟(jì)林春尺蠖災(zāi)害潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積。

1.3.2 環(huán)境變量數(shù)據(jù)

查閱已有與新疆春尺蠖發(fā)生相關(guān)的研究發(fā)現(xiàn)，影響春尺蠖發(fā)生的主要環(huán)境因素可概括為3大要素，即降水、氣溫和土壤[4,10,28]。其中，土壤要素主要包括土壤溫度和濕度，其與降水、氣溫密切相關(guān)，且獲取成本較高，因此,研究僅考慮降水、氣溫作為模型模擬的主要環(huán)境要素。世界氣候數(shù)據(jù)庫提供了1950～2000年以來世界各地氣象站的數(shù)據(jù)經(jīng)插值法轉(zhuǎn)換后的連續(xù)分布的氣候數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)可免費(fèi)獲取(http: //www.Worldclim.org/)，空間分辨率為2.5°，共包含年均溫、年均日較差等19個(gè)變量，其數(shù)據(jù)質(zhì)量和精度基本能夠滿足研究需要。利用ARCGIS軟件提取新疆范圍并統(tǒng)一坐標(biāo)系為WGS-1984后，導(dǎo)出為.asc數(shù)據(jù)格式，作為MaxEnt軟件的環(huán)境變量輸入數(shù)據(jù)。表1

表1 MaxEnt模型的輸入環(huán)境變量描述

Table 1 Input description of input environment variables in MaxEnt model

環(huán)境變量Enviro-nmentvariable變量描述Variabledescription環(huán)境變量Enviro-nmentvariable變量描述Variabledescriptionbio_01年平均氣溫bio_11最冷季度平均溫度bio_02年均日較差bio_12年均降水量bio_03等溫性bio_13最濕月降水量bio_04溫度季節(jié)性變化標(biāo)準(zhǔn)差bio_14最干月降水量bio_05最暖月最高溫度bio_15降水量變異系數(shù)bio_06最冷月最高溫度bio_16最濕季度降水量bio_07年均溫變化范圍bio_17最干季度降水量bio_08最濕季度平均溫度bio_18最暖季度降水量bio_09最干季度平均溫度bio_19最冷季度降水量bio_10最暖季度平均溫度

1.3.3 模擬過程

將春尺蠖發(fā)生分布數(shù)據(jù)和環(huán)境變量分別輸入MaxEnt3.4軟件內(nèi)，并隨機(jī)選取75%的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，其余25%分布點(diǎn)數(shù)據(jù)用作模型驗(yàn)證，利用Jackknife檢驗(yàn)各變量貢獻(xiàn)度，分析各環(huán)境變量的重要性，結(jié)果輸出格式為連續(xù)分布的.asc格式，其他參數(shù)均保持默認(rèn)值不變。模型結(jié)果的檢驗(yàn)采用軟件自帶的AUC評(píng)價(jià)指標(biāo)，即受試者工作特征曲線下面積。ROC曲線是當(dāng)前MAXENT模型結(jié)果驗(yàn)證使用最廣泛，評(píng)價(jià)最有效的指標(biāo)。ROC 曲線以特異度(假陽性率)為橫坐標(biāo)，遺漏率(真陽性率)為縱坐標(biāo)繪制而成，其曲線下方面積(area under curve，AUC)即為評(píng)價(jià)指標(biāo)。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)為: AUC>0.9為“極好”，0.8

表2 新疆特色林果春尺蠖災(zāi)害潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積統(tǒng)計(jì)

Table 2 Statistics of potential risk areas ofApocheimacinerariusErschoff in Xinjiang fruit forest

地區(qū)Region高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)HighRiskZone(104hm2)中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)MediumRiskZone(104hm2)低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)LowRiskZone(104hm2)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)總面積TotalAreaofRiskZone(104hm2)阿克蘇地區(qū)AksuPrefecture0.305.9888.2594.53巴音郭楞蒙古自治州BayingolMongolianAutonomousPrefecture7.0316.5741.5665.15和田地區(qū)HotanPrefecture59.1340.8064.11164.03喀什地區(qū)KashgarPrefecture46.7481.28157.26285.29克孜勒蘇柯爾克孜自治州KizilsuKirghizAutonomousPrefecture2.6456.6576.46135.76吐魯番地區(qū)TurpanPrefecture0.000.000.200.20烏魯木齊市UrumqiCity0.000.000.410.41合計(jì)115.84201.28428.26745.38

2.2 春尺蠖潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)

新疆特色林果春尺蠖災(zāi)害潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布于環(huán)塔里木盆地地區(qū)、焉耆盆地，少量分布于天山東部地區(qū)，總面積約745.38×104hm2。高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)>0.62)總面積約317.12×104hm2，主要分布于塔里木盆地西南方向的喀什地區(qū)和和田地區(qū)；低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)總面積約428.26×104hm2，主要分布于塔里木盆地北部的阿克蘇地區(qū)和巴音郭楞蒙古自治州；另外吐魯番地區(qū)和哈密地區(qū)也有少量分布。在地區(qū)上，面積最大的是喀什地區(qū)、和田地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州，該區(qū)域是中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)的集中分布區(qū)域，其次是阿克蘇地區(qū)、巴音郭楞蒙古自治州，該區(qū)域多以低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)為主。圖3

2 結(jié)果與分析

2.1 模擬效果評(píng)價(jià)

MaxEnt模型利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的ROC曲線來進(jìn)行模擬結(jié)果的驗(yàn)證。選用25%的分布數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)集，其余作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，隨機(jī)運(yùn)算10 次制作ROC曲線。春尺蠖MaxEnt 預(yù)測模型訓(xùn)練集與驗(yàn)證集的AUC 值分別為0.979和0.970，AUC 平均值為0.975，模型預(yù)測價(jià)值達(dá)優(yōu)秀水平。圖2

圖2 新疆經(jīng)濟(jì)林潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)評(píng)價(jià)結(jié)果ROC曲線驗(yàn)證

Fig.2 Validation of ROC curve of evaluation results of potential risk areas of xinjiang fruit forests

注：該圖采用的行政邊界來自新疆維吾爾自治區(qū)測繪地理信息局網(wǎng)站

Note：The administrative boundary used in the map is from the website of Xinjiang Uygur Autonomous Region Surveying and Mapping Geographic Information Bureau http://www.xjch.gov.cn.

圖3 新疆經(jīng)濟(jì)林春尺蠖發(fā)生潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布

Fig.3 Distribution of potential risk zones for the occurrence of apocheima cinerarius erschoff in Xinjiang fruit forest

2.3 環(huán)境影響因子評(píng)價(jià)

Jackknife檢驗(yàn)結(jié)果表明，冷月最高溫度(bio_06)、最冷季度平均溫度(bio_11)、最干季度降水量(bio_17)、最濕季度平均溫度(bio_08)是影響新疆經(jīng)濟(jì)林春尺蠖發(fā)生的主要環(huán)境因子，其累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)78.61%。其中，冷月最高溫度(bio_06)對(duì)模擬結(jié)果的貢獻(xiàn)最大，其貢獻(xiàn)率達(dá)56.91%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他因子，證明其在影響春尺蠖發(fā)生的主要環(huán)境因子中占據(jù)主導(dǎo)地位；其次是最冷季度平均溫度(bio_11)，其貢獻(xiàn)率為10.62%，且二者均與低溫有關(guān)，春尺蠖發(fā)生受低溫影響嚴(yán)重，這主要是由于低溫能抑制春尺蠖的羽化[29]。最干季度降水量(bio_17)、最濕季度平均溫度(bio_08)對(duì)春尺蠖發(fā)生具有一定影響，但影響程度不高，三者累計(jì)貢獻(xiàn)率僅為11.08%。表3

冷月最高溫度的下限為-14.25℃，最冷季度平均溫度的下限為-4.01℃，最干季度降水量變化范圍為1.23～8.29 mm，最濕季度平均溫度變化范圍為21.63～24.82℃，年均日較差為12.68～17.18℃。圖4

表3 各環(huán)境因子貢獻(xiàn)率統(tǒng)計(jì)結(jié)果

Table 3 Statistical results of contribution rates of environmental factors

圖4 環(huán)境影響因子

Fig.4 Environmental impact factors

3 討 論

當(dāng)前關(guān)于動(dòng)植物的適生性研究有很多，但有關(guān)動(dòng)植物病蟲害的研究則相對(duì)較少。這主要是由于大多數(shù)文獻(xiàn)對(duì)植物病害的發(fā)生和分布地點(diǎn)記載不夠詳盡,給確定預(yù)測模型所需的經(jīng)緯度帶來了困難[23]。研究所使用的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)來自于具有較高的權(quán)威性和準(zhǔn)確性的全疆林果資源分布的80個(gè)縣市各林業(yè)局的特色林果資源調(diào)查數(shù)據(jù)，其調(diào)查單位為特色林果小班，調(diào)查面積共計(jì)891 565.22 hm2，利用ARCGIS的生成隨機(jī)點(diǎn)工具在每個(gè)小班內(nèi)生成3～5個(gè)隨機(jī)點(diǎn)，基本能夠保證分布點(diǎn)的均勻性和全面性。環(huán)境變量數(shù)據(jù)來自于世界氣候數(shù)據(jù)庫，已被廣泛應(yīng)用于物種的潛在分布區(qū)研究中，具有較高的可靠性[30-31]。同時(shí)也應(yīng)注意到，現(xiàn)有的林果檢疫和預(yù)防措施在一定程度上降低了春尺蠖災(zāi)害的實(shí)際發(fā)生范圍，因此,以當(dāng)前所獲取的分布點(diǎn)數(shù)據(jù)作為源數(shù)據(jù)，可能會(huì)導(dǎo)致MaxEnt模型預(yù)測所得的春尺蠖潛在分布區(qū)低于實(shí)際可能的最大分布范圍。盡管如此，該文所得模擬結(jié)果對(duì)于制定檢疫和防治政策仍具有較高的參考價(jià)值。

作為模型預(yù)測效果的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)，AUC值能夠克服閾值的影響，是公認(rèn)的較理想的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其對(duì)模型評(píng)判結(jié)果的可靠性得到了廣泛驗(yàn)證[32-33]。王運(yùn)生等[20]通過比較分析ROC曲線分析法對(duì)BIOCLIM、CLIMEX、DOMAIN、GARP、MAXENT等5種的預(yù)測結(jié)果發(fā)現(xiàn)，AUC值在MaxEnt模型中最大，表明其預(yù)測效果最好。經(jīng)ROC曲線精度檢驗(yàn)，AUC平均值為0.975，表明MaxEnt模型對(duì)春尺蠖災(zāi)害潛在分布區(qū)的預(yù)測效果極好，預(yù)測結(jié)果可靠性強(qiáng)。

MaxEnt模型預(yù)測結(jié)果顯示，新疆特色林果春尺蠖潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)總面積745.38×104hm2，主要分布于環(huán)塔里木盆地地區(qū)、焉耆盆地，少量分布于天山東部地區(qū)。高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)(風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)>0.62)總面積約317.12×104hm2，主要分布于塔里木盆地西南方向的喀什地區(qū)和和田地區(qū)；低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)總面積約428.26×104hm2，主要分布于塔里木盆地北部的阿克蘇地區(qū)和巴音郭楞蒙古自治州；另外吐魯番地區(qū)和哈密地區(qū)也有少量分布。造成新疆特色林果春尺蠖災(zāi)害。

在南疆集中分布，在北疆基本無分布的原因可能與林果資源分布及氣候有關(guān)。北疆林果資源分布范圍更小，海拔更高，氣溫更低，降水增多，因此，使得春尺蠖災(zāi)害的發(fā)生受到一定的抑制。在南疆地區(qū)，主要分布于環(huán)塔里木盆地地區(qū)，尤其在塔里木盆地西南部的喀什地區(qū)、和田地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州，分布面積大且風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高。南疆林果資源分布地區(qū)地勢低溫度高，尤其是最低溫度相對(duì)北疆更高，且降水稀少，為春尺蠖的安全越冬提供了適宜環(huán)境，進(jìn)而造成春尺蠖潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布更為廣泛；另外，南疆林果資源分布廣且集中，為春尺蠖的傳播創(chuàng)造了相對(duì)有利的客觀條件。

Maxent 模型運(yùn)行結(jié)果表明，影響春尺蠖潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布的主要環(huán)境因子是冷月最高溫度(bio_06)、最冷季度平均溫度(bio_11)、最干季度降水量(bio_17)、最濕季度平均溫度(bio_08)。冷月最高溫度(bio_06)、最冷季度平均溫度(bio_11)是影響春尺蠖災(zāi)害發(fā)生的最重要的環(huán)境因子，二者均與低溫有關(guān)，說明低溫對(duì)于春尺蠖災(zāi)害的發(fā)生具有至關(guān)重要的作用，其次為最干季度降水量，有研究表明：春尺蠖發(fā)生與土壤含水量成正比[34]，降水尤其是干季降水量直接影響土壤含水量，當(dāng)土壤含水量較低的時(shí)候，會(huì)導(dǎo)致春尺蠖蛹由于失水過多干死；最濕季度平均溫度對(duì)春尺蠖災(zāi)害影響最小，氣溫與降水的共同作用對(duì)春尺蠖災(zāi)害影響相對(duì)偏低。白斌等[4]在研究塔里木河流域春尺蠖災(zāi)害與生境要素關(guān)系后發(fā)現(xiàn)春尺蠖發(fā)生面積與年最低溫度呈正相關(guān)，與降水量呈負(fù)相關(guān)，從側(cè)面驗(yàn)證了研究結(jié)果的可靠性。

考慮到環(huán)境因子對(duì)樹種分布的影響，研究已經(jīng)選取了16個(gè)環(huán)境因子作為模型輸入?yún)?shù)，因此，沒有將樹種作為模型運(yùn)行的必要參數(shù)，但春尺蠖發(fā)生與林果樹種明確的相關(guān)性，還需要展開進(jìn)一步的研究。

春尺蠖的危害對(duì)象不僅僅是林果樹種，也常見發(fā)生在生態(tài)樹種如榆樹、楊樹及胡楊等樹種，在新疆塔里木胡楊國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)，大片的胡楊林常常被春尺蠖幼蟲吃盡葉片，危害巨大；在食料缺少的情況下，幼蟲還取食檉柳、白刺等灌木，甚至危害麥類、玉米等農(nóng)作物。

4 結(jié) 論

新疆特色林果春尺蠖潛在風(fēng)險(xiǎn)區(qū)總面積為745.38×104hm2。主要分布于阿克蘇地區(qū)、巴州、和田地區(qū)、喀什地區(qū)和克州，在吐魯番地區(qū)和烏魯木齊市有少量分布。影響新疆特色林果春尺蠖災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性的最主要環(huán)境因子是冷月最高溫度；其響應(yīng)曲線顯示：冷月最高溫度>-14.25℃，最冷季度平均溫度>-4.01℃，最干季度降水量在1.23～8.29 mm，最濕季度平均溫度在21.63～24.82℃為新疆特色林果春尺蠖適宜生長的生態(tài)位參數(shù)。

在部分林果資源未分布區(qū)域也存在一定的風(fēng)險(xiǎn)性，如果在該區(qū)域擴(kuò)大林果種植面積，應(yīng)當(dāng)考慮選擇種植非春尺蠖寄主的樹種。對(duì)于春尺蠖災(zāi)害已經(jīng)發(fā)生的地區(qū)，必須采取科學(xué)合理的措施控制春尺蠖災(zāi)害，阻止其向其他地區(qū)擴(kuò)散蔓延；對(duì)于潛在的適生分布區(qū)做好春尺蠖災(zāi)害的檢疫工作。